論文の概要: FoSp: Focus and Separation Network for Early Smoke Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04474v1
- Date: Wed, 7 Jun 2023 14:45:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 14:01:23.590138
- Title: FoSp: Focus and Separation Network for Early Smoke Segmentation
- Title（参考訳）: FoSp: 初期のスモークセグメンテーションのためのフォーカスと分離ネットワーク
- Authors: Lujian Yao, Haitao Zhao, Jingchao Peng, Zhongze Wang, Kaijie Zhao
- Abstract要約: 初期の煙のセグメンテーション(ESS)は、煙源の正確な識別を可能にし、火災の迅速な消火と大規模なガス漏れの防止を可能にした。
ESSは、その小さなスケールと透明な外観のため、従来の物体や通常の煙のセグメンテーションよりも大きな課題を生んでいる。
SmokeSegと呼ばれる高品質な実世界のデータセットを導入し、既存のデータセットよりも小さく透明な煙を含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6165605009782557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Early smoke segmentation (ESS) enables the accurate identification of smoke
sources, facilitating the prompt extinguishing of fires and preventing
large-scale gas leaks. But ESS poses greater challenges than conventional
object and regular smoke segmentation due to its small scale and transparent
appearance, which can result in high miss detection rate and low precision. To
address these issues, a Focus and Separation Network (FoSp) is proposed. We
first introduce a Focus module employing bidirectional cascade which guides
low-resolution and high-resolution features towards mid-resolution to locate
and determine the scope of smoke, reducing the miss detection rate. Next, we
propose a Separation module that separates smoke images into a pure smoke
foreground and a smoke-free background, enhancing the contrast between smoke
and background fundamentally, improving segmentation precision. Finally, a
Domain Fusion module is developed to integrate the distinctive features of the
two modules which can balance recall and precision to achieve high F_beta.
Futhermore, to promote the development of ESS, we introduce a high-quality
real-world dataset called SmokeSeg, which contains more small and transparent
smoke than the existing datasets. Experimental results show that our model
achieves the best performance on three available datasets: SYN70K (mIoU:
83.00%), SMOKE5K (F_beta: 81.6%) and SmokeSeg (F_beta: 72.05%). Especially, our
FoSp outperforms SegFormer by 7.71% (F_beta) for early smoke segmentation on
SmokeSeg.
- Abstract（参考訳）: 早期スモークセグメンテーション(ess)は、煙源の正確な識別を可能にし、火災の早期消火と大規模なガス漏れの防止を容易にする。
しかし、ESSは、小型で透明な外観のため、従来の物体や通常の煙のセグメンテーションよりも大きな課題を生じ、高いミス検出率と低い精度をもたらす可能性がある。
この問題に対処するために,fosp(focus and separation network)を提案する。
まず,低分解能・高分解能の特徴を中分解能に導く双方向カスケードを用いたフォーカスモジュールを導入し,煙の範囲を同定し,ミス検出率を低減した。
次に,煙像を純粋な煙の前景と煙のない背景に分離し,煙と背景のコントラストを根本的に向上し,セグメンテーション精度を向上させる分離モジュールを提案する。
最後に、高いF_betaを達成するためにリコールと精度のバランスをとることができる2つのモジュールの特徴を統合するために、Domain Fusionモジュールが開発された。
さらに、ESSの開発を促進するために、既存のデータセットよりも小さく透明な煙を含む、SmokeSegと呼ばれる高品質な現実世界データセットを導入しました。
実験結果から,Syn70K (mIoU:83.00%),SMOKE5K (F_beta:81.6%),SmokeSeg (F_beta:72.05%) の3つのデータセットにおいて,本モデルが最高の性能を示した。
特にFoSpはSmokeSeg上での煙分画においてSegFormerを7.71%(F_beta)上回る。
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